Nel 2026 il mercato tecnologico italiano vedrà il passaggio dalla prima modernizzazione digitale alla sovranità dei dati e alle architetture aziendali AI-native, spinto soprattutto dalle scadenze del PNRR. La principale opportunità è quella di adottare piattaforme di cloud ibrido specializzate e sicure che permettano alla Pubblica Amministrazione e ad altri settori chiave (manifatturiero, servizi finanziari) di sfruttare l’AI generativa rispettando pienamente requisiti normativi e di sovranità dei dati. Questo approccio farà crescere la domanda di strumenti di AI e AIOps, pratiche di platform engineering e soluzioni di sicurezza robuste e integrate (ad esempio zero-trust) in grado di unificare il piano di controllo in ambienti eterogenei e distribuiti.
La corsa a centrare gli obiettivi digitali del PNRR entro agosto 2026 accelererà una svolta culturale: serviranno investimenti pubblici massicci nell’upskilling digitale, inclusa la collaborazione uomo-AI, e le organizzazioni IT passeranno dalle semplici operazioni alla governance strategica. Insieme alla crescente maturità dei framework di AI agentica, le imprese dovranno andare oltre la fase pilota, integrando agenti AI nei workflow core per generare valore misurabile.
All’inizio del 2026, le aziende passeranno infatti dalla sperimentazione alla richiesta di valore in produzione su larga scala. Dati recenti di Red Hat indicano che il 76% delle organizzazioni è ancora fermo all’esplorazione dei casi d’uso, ma prevedono di aumentare del 32% in media gli investimenti in AI nel prossimo anno. La maggior parte dei piloti di gen AI non ha generato ritorni misurabili nonostante investimenti significativi, spingendo verso la messa in esercizio operativa per dimostrare il ROI.
Il cambiamento principale va verso sistemi di AI agentica capaci di pianificare ed eseguire workflow multi-step con le applicazioni enterprise. L’adozione sta accelerando grazie all’integrazione di framework di agenti specializzati per compiti specifici e protocolli come MCP. La sfida è evidente: i primi riscontri di Gartner indicano che molti progetti di AI agentica falliranno per governance inadeguata e valore di business poco chiaro. Per avere successo, bisogna trattare gli agenti di AI come veri colleghi digitali, con confini e responsabilità definiti, e non come soluzioni “magiche” a problemi mal formulati.
L’economia dell’AI impone di ripensare a fondo l’efficienza dell’inferenza e quanto i dati siano il nuovo centro di gravità. Inviare ogni prompt a modelli premium è come prendere un jet privato per una tratta breve: possibile, ma insostenibile. Le organizzazioni più innovative adottano strategie multi-modello: i compiti semplici vanno a modelli piccoli ed efficienti, mentre i costosi modelli di frontiera si riservano ai casi che richiedono ragionamento complesso.
Quello che emerge è un cambiamento architetturale più profondo: invece di spostare i dati aziendali verso cluster GPU centralizzati, si porta l’inferenza vicino a dove i dati risiedono, con pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) alla fonte, inferenza all’edge sulle linee di produzione e distribuzione dei modelli in data center regionali. Questo approccio evita costosi movimenti di dati e soddisfa i requisiti di sovranità e latenza. Insieme, lo smistamento intelligente dei modelli e l’elaborazione distribuita riducono nettamente i costi di inferenza e i volumi di trasferimento dei dati, migliorando al contempo la qualità delle risposte.
Nel 2026 le sfide di piattaforma e operative avranno al centro orchestrazione e osservabilità. L’AI agentica richiede MLOps avanzati: monitorare le interazioni degli agenti su sistemi distribuiti, gestire contesto e memoria persistenti tra le sessioni e implementare guardrail di governance capaci di intervenire quando i sistemi autonomi oltrepassano i limiti. Le imprese chiedono piattaforme che coprano l’intero ciclo di vita: versionamento dei modelli, A/B testing, tracciamento della conformità e attribuzione dei costi. Le organizzazioni di successo punteranno su piattaforme unificate che trattano i carichi di lavoro di AI come componenti di “prima classe” accanto alle applicazioni tradizionali, abilitando un’integrazione fluida con i sistemi enterprise esistenti e mantenendo la flessibilità di adottare modelli e framework emergenti.
Il mercato premia il pragmatismo più delle promesse: portafoglio di modelli snelli e ottimizzati per compiti specifici; decisioni infrastrutturali guidate da dove risiedono i dati, non dalle preferenze dei vendor; metriche che collegano gli output dell’AI ai risultati di business. La vera domanda non è se l’AI trasformerà le imprese, e i primi riscontri lo dimostrano, ma se le imprese sapranno raggiungere la maturità operativa necessaria per catturare valore su larga scala.
